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基于片相似各项异性扩散的BP神经网络的磨粒识别研究

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通过磨粒图像的各向异性扩散算法实现对磨粒图像特征参数的提取,然后依据磨粒图像特征参数的提取,并基于一种变尺度的BP网络学习算法,对一种基于BP神经网络的磨粒分类器进行了实验测试.证明基于片相似各项异性扩散的BP神经网络的磨粒识别方法具有较高的分类精度、具有较快的学习收敛速度,且有较高识别率.

著录项

来源
《浙江水利水电学院学报》 |2016年第3期|P.77-80|共4页
作者
崔海1; 康剑莉2;
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作者单位

[1]浙江纺织服装职业技术学院,浙江宁波315211;

[2]温州职业技术学院,浙江温州325035;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
磨粒; 特征参数; BP神经网络; 分类器;

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